如何搭建AI客服

以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。

以下是关于 AI 基础的全面介绍： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。

以下是关于 AI 基础的知识： 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。

以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例： 1. 在工作流方面： 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中，AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右，其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例： 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，更精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景：对于定制化真人模特实景素材的主题活动，通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出，如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉：在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，稳定输出定制化 IP 形象，如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放：如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。

以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。

在网站上接入 AI 客服通常可以按照以下步骤进行： 1. 创建大模型问答应用：通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助更好地应对客户咨询。 另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 基于相关教程，可实现打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。本文只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 可选择多种模型，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多种消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

接入 AI 客服主要有以下两种方式： 1. 在网站上接入 AI 助手： 创建大模型问答应用：通过百炼创建大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 搭建示例网站：通过函数计算，快速搭建一个网站，模拟企业官网或其他站点。 引入 AI 助手：修改几行代码，实现在网站中引入 AI 助手。 增加私有知识：准备私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，更好地应对客户咨询。 2. 在微信上接入 AI 客服： 微信公众号：Coze AI 平台支持与微信公众号对接，使 AI 机器人能够自动回复用户消息。 微信服务号：Coze AI 平台支持与微信服务号对接，提升服务效率。 微信客服：Coze AI 平台支持与微信客服对接，自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 个人微信/微信群：最近 Coze 的国内版正式发布了 API 接口功能，使得直接对接个人微信甚至微信群成为可能。但对接国外版 Coze 平台需要部署的服务支持黑魔法。

以下是关于 AI 微信客服的相关信息： Coze AI 平台是一个 AI 智能体创作平台，可构建多个 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信作为多功能社交平台，其不同功能存在差异： 个人微信/微信群：是日常聊天工具，但 Coze AI 平台此前不支持直接对接。不过，最近 Coze 国内版发布 API 接口功能，对接个人微信和微信群已成为可能。 微信公众号：是信息发布和用户管理平台，Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能自动回复消息。 微信服务号：提供更丰富服务功能，Coze AI 平台也支持对接以提升服务效率。 微信客服：是企业与用户实时沟通渠道，Coze AI 平台支持对接，让 AI 机器人自动回答咨询，提高客服响应速度。 此外，还有以下搭建 AI 微信助手的方法： 搭建 OneAPI，用于汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt，作为知识库问答系统，接入大模型。若不接入微信，搭建到此即可使用。 搭建 chatgptonwechat 接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入。建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程。

以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。

以下是关于代替客服的相关内容： 目前已成熟的方式是采用 RAG+知识问答+语音条，主要场景是替代掉传统客服或者对内做培训的知识库。可以开发点击鼠标等动作的 RPA，搭配 RAG 的系统，方便现场 demo 演示。 实现难点包括 GPT4 等很多测试并不具备 planning 的能力，只能 plan 模型学过的知识库里的东西。面对更深层次的用户需求，需要一个产品经理将问题一层层拆开，未来很长时间是人与 GPT 同时存在的状态。 AIGC 在客户关系管理（CRM）领域有着广阔的应用前景，在客户服务方面，基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 对于中小企业，利用人工智能（AI）技术，尤其是 AI 聊天机器人来自动化处理客户服务中的常见咨询，不仅可以提升客户服务的效率和质量，还可以减轻人工客服人员的工作负担。具体做法包括部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询，根据企业需求和预算选择合适的解决方案并定制回答库，将其集成到多种客户服务渠道；通过机器人提供 24/7 客户支持，提升响应速度和服务质量，定期监控其性能并根据反馈优化，随着 AI 技术发展定期更新算法和知识库。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

以下是关于 AI 智能体扣子搭建的相关内容： 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，搭建智能体的门槛较低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中使用的插件 api_token 不能直接发布，可将其作为工作流的输入，用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字，然后写一段详细的介绍，越详细越好，因为会根据介绍智能生成符合主题的图标，最后使用 AI 创建一个头像即可。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能理解分析用户输入的信息生成歌词。 扣子官网：

以下是为您推荐的相关学习内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 搭建选择内容推荐流，用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”，在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录，匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 4.1 开始节点：输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程，判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址，添加变量节点并设置。 4.3 插件节点：添加「飞书多维表格search_records」插件，设置{{app_token}}参数，在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}}，输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果，也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点：采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配，可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化，实现视频全自动创建。 功能：通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具：Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成）、飞书（消息）、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 大体路径： 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

以下是为您提供的相关学习课程，方便您零基础代码学习并搭建自己的工作流： 8 月 13 日 ComfyUI 共学： 讨论了 Config UI 的学习需求、教程分享、部署问题、应用场景，以及相关活动的规划。 分享了 Config UI 工作流在不同场景的应用、优势、弊端以及学习方法，还提及了相关的分享会和开源社区的情况。 探讨了 CONFIUI 的使用、工作流分享、报错问题及解决方案，还有相关课程的设计安排。 讨论了郭佑萌在 AI 绘图领域的工作经历，包括项目实践、技术调研、培训以及未来的教学计划等内容。 介绍了 AI 绘图课程的规划。 课程从零基础开始，从认识 config、UI 及行业概念讲起，逐步深入到环境部署、底层技术概念、提示词等内容。 介绍了 config 牛角尖大王系列，包括 control net、IP Adapter、图像放大、mask 等部分，阐述了它们的作用和玩法。 学习相关知识后初步具备搭建复杂工作流能力，会拆解分析网上热门工作流。 报错问题可分为网络、模型、工作流搭建、环境等方面，安装新插件时可参考项目地址的 requirement 文档。 规划了实战案例思路。 ComfyUI 共学快闪： 王蓉🍀🎈Wang Easy 基础搭建和转绘。 唯有葵花向日晴基础教程，工作流开发，实际应用场景。 热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频。 云尚工作流节点搭建思路。 FǎFá 热门节点功能，搭建。 森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊基础教程。 Sophy 基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏工作流框架设计。 aflyrt comfyui 节点设计与开发。 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装。 Liguo 模型训练。 啊乐福基础课程。 塵优秀案例。 风信基础课程➕平面设计应用场景。 北南基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 基础课程。 渔舟基础课程+工作流搭建思路。 乔木船长工作流。 ☘️基础教程。 ☘基础教程。 工作流设计+典型案例剖析。 麒白掌工作流搭建。 OutSider 风格迁移。 吴鹏基础+工作流搭建。 拾光工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍。 百废待.新（早睡版）工作流从入门到进阶。 电商应用场景。 AI 女友麦洛薇（0 代码 comfyui 搭建，知识图谱稳定人设，无限上下文，永久记忆，可接入飞书）： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录，您既可以学习如何手动连接这些节点，从而实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻麦洛薇机器人。 飞书机器人创建： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg。

对于零代码基础的业务小白搭建自己的 AI 自动化工作流以提升效率，您可以参考以下步骤： 1. 利用 Comfyui 界面： 打开 Comfyui 界面后，右键点击，找到 Comfyui LLM party 的目录。 您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流，也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 启动 ollama： 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 对于图片相关的工作流，比如 0 基础手搓 AI 拍立得： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 为了简化流程，可以选择 Coze 平台实现零代码版本的工作流。搭建流程时，主要关注以下几个步骤： 上传图片：将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用。 插件封装：将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件，实现便捷调用，如果市场里面有可以直接使用。 4. Coze 的工作流是一种可视化的方式，允许用户组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，从而实现复杂和稳定的业务流程编排。具体来说： 工作流由多个节点组成，包括 Start 节点和 End 节点。用户可以在这些节点之间添加各种功能模块，构建出所需的业务流程。 工作流支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等。用户可以根据需求灵活组合这些模块。 工作流的创建和编辑都可以通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码。这大大降低了工作流搭建的门槛。 创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂的业务逻辑。 总的来说，Coze 的工作流为用户提供了一种可视化、低代码的方式，来快速搭建满足业务需求的 AI 应用和服务。这极大地降低了开发门槛，让更多人可以利用 AI 技术来提升工作效率。但请注意，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何用 Coze 搭建和维护知识库的详细步骤： 1. 创建知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 选择知识库的格式，目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式：文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 可以选择本地文档（问答对可选择表格），并进行自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 2. 使用知识库： 可参考教程： 。 3. 手动清洗数据的相关操作： 在线知识库：点击创建知识库，创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以“”分割。选择飞书文档、自定义的自定义，输入“”，然后可编辑修改和删除。点击添加 Bot，添加好后可在调试区测试效果。 本地文档：对于如画小二课程这类内容，不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是先将大的章节名称内容放进来，再按照固定方式对章节内详细内容进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 创建知识库时的小技巧：知识库好不好用，跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上一些特殊分割符，比如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。

以下是在 MacBook 上搭建机器人进行日常事务操作的详细步骤： 搭建前准备： 硬件准备： MacBook（需能科学上网） 一部 iPhone 手机 主板 Arduino UNO R4 Wifi（200RMB） 舵机 9g（32RMB） 杜邦线，公对公 7 条（手残党可多备） （可选）八爪鱼支架（10RMB） （二选一）usbtypeC 转接头，或一根两头 typeC 的线 Arduino UNO R4 WIFI 开发板 MG90s/SG90 舵机 9g 云台支架 可选八爪鱼手机支架 杜邦线公对公 搭建步骤： 完成代码： 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件： 【必改】在 head.py 中找到填写主板串口的地方，改成串口地址（可通过主板写入的第 3 步里的小字或 Tools>Get Board Info 重新查询，复制 sn 号替换 usbmodem 后面的编码）。 【必改】查询 iPhone 的 ip 地址，填到 talk.py 里（iPhone 设置>无线局域网>点击当前 wifi 旁的感叹号>找到 ipv4 地址里写的 ip 地址）。 【必改】把 open ai key 填到 talk.py 里。 【可选】在 talk.py 里，可以修改： Openai 调用的 model。 system prompt（机器人的人设）。 机器人的音色。 录音的设置。 【可选】在 head.py 里，可以修改不对话后，等待多久恢复人脸追踪。 运行程序： 1. 在 MacBook 上按下 command+space（空格）打开一个新的终端，依次输入如下代码（每一次代码运行完以后再输入下一个），全部完成后，关闭端口。 2. 将 iPhone 的屏幕关闭时间设置为 5 分钟或永不。 3. 打开 iPhone 的 pythonista 并复制 face.py 的代码进去，运行。注意：每一次如果需要重新运行 pythonista，请先杀后台再运行，否则会因为端口已经被占用而无法播放声音。 4. 找到下载下来的 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”。 5. 将 arduino R4 与 MacBook 相连，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次摄像头权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。这个程序一旦运行，无法自然退出，建议直接拔掉 R4 的线或者终端输入 control+c 或者直接关闭终端，但多强制退出几次以后运行就会卡住需要重启或清进程。 6. 再次在 AIinhindsightGPTEmbodimentRobot 文件夹，control+单击文件夹，选择最后一项“新建位于文件夹位置的终端端口”，在终端中输入以下代码，运行后程序会申请一次录音权限，点击允许，然后出现运行失败，再运行一次即可。如果运行中出现任何报错，将本文档，代码，报错信息给到 GPT4，让他帮助你就好~可能是有一些库没有预装。 7. 把 talk.py 的终端放在最前面你能看到，出现 recording...的时候就可以说话了。 8. 三个程序同时运行、iPhone 和 MacBook 在同一 wifi，iPhone 没有调静音的情况下，就可以正常对话啦。